基于优化Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正算法研究

摘要

具有灵敏度高、信噪比高、结构简单紧凑等优点的红外焦平面阵列(InfraredFocal Plane Arrays，简称IRFPA)，是目前最具发展前景的红外成像器件。但是，由于红外器件的材料和工艺水平的限制，制造出能够响应均匀一致的红外焦平面阵列存在一定的困难，因此，利用现代信号处理技术，通过算法来解决焦平面阵列非均匀性响应的难题，具有成本低、见效快的优势，在工程中具有重要的应用和推广价值。人们经过几十年的深入研究和探索，已提出多种多样的非均匀性校正算法，但是，每种校正算法都会受到应用环境和场合的限制，难以满足通用的应用要求。
　　 本文首先分析了IRFPA非均匀性校正算法的研究意义和现状，以及目前校正算法存在的主要问题，然后分析了红外焦平面阵列特性、焦平面阵列非均匀性产生机理，并且通过仿真实验验证了常见非均匀性校正算法在实际应用中的弊端，为此论文中提出研究基于Kalman滤波的红外焦平面阵列非均匀性校正算法，由于该算法对焦平面器件的响应参数变量精确的跟踪和估计能力，成为目前场景类校正算法的研究重点。但是经典Kalman滤波非均匀性校正算法目前却存在校正动态范围小，校正精度低，计算量过大等的问题，论文立足于解决这些问题，对经典算法进行改进和优化，提出了基于优化Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正算法，该算法使用误差协方差逆阵形式进行迭代运算，简化了经典Kalman滤波算法的递推过程，减少了计算量，有效提高了算法的运行效率。最后对所有涉及到的算法进行了Matlab仿真实验，通过大量实验数据有力地验证了基于优化Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正算法不仅继承了改进算法可以实现对焦平面阵列探测器线性和非线性非均匀性的双重校正，还有效地兼顾提高了算法校正速度，特别的，当校正帧块数增加到1000帧时，校正速度可以提高近2倍，从而验证了优化算法的优越性和可行性。

目录

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摘要

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附表清单

第一章 绪论

1．1 IRFPA非均匀性校正算法的研究意义

1．2 IRFPA非均匀性校正算法的研究现状

1．2．1 基于标定的NUC算法

1．2．2 基于场景的NUC算法

1．2．3 基于Kalman滤波的NUC算法研究现状

1．3 目前NUC算法所面临的主要问题

1．4 论文研究内容和结构安排

1．5 本章小结

第二章 基于Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正实现原理

2．1 IRFPA非均匀性分析

2．1．1 IRFPA非均匀性来源

2．1．2 IRFPA非均匀性定义及其性能指标

2．2 常见非均匀性校正算法

2．2．1 两点和多点校正算法

2．2．2 神经网络校正算法

2．2．3 常见校正算法仿真分析

2．3 Kalman滤波算法

2．3．1 最小均方误差估计准则

2．3．2 维纳滤波

2．3．3 Kalman滤波算法实现

2．3．4 Kalman滤波算法实现IRFPA非均匀性校正的优势

2．4 基于Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正实现原理

2．5 本章小结

第三章 基于Kalman滤波的IRFPA非均匀性校正算法研究

3．1 经典的Kalman滤波非均匀性校正算法

3．1．1 探测元线性响应模型

3．1．2 经典Kalman算法实现

3．1．3 经典Kalman算法目前存在问题

3．2 改进的Kalman滤波非均匀性校正算法

3．2．1 探测元非线性响应模型

3．2．2 改进算法的实现

3．2．3 改进算法与经典算法的比较

3．3 优化的Kalman滤波非均匀性校正算法

3．3．1 新状态变量定义

3．3．2 优化算法的实现

3．3．3 优化算法和经典算法的比较

3．4 三种算法的计算复杂度理论分析

3．5 本章小结

第四章 算法的仿真结果分析

4．1 红外图像模拟仿真

4．1．1 算法模拟仿真

4．1．2 仿真结果分析

4．2 实际采集的红外图像仿真

4．2．1 算法校正精度仿真

4．2．2 算法校正速度仿真

4．2．3 仿真结果分析

4．3 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

致谢

参考文献

附录A 读研期间参与项目和发表的论文